L'IA peut-elle renforcer la protection des mots de passe contre les hackers ?

Essor de l'IA dans le domaine de la cybersécurité

Selon un récent rapport de Takepoint Research, 80 % des personnes interrogées reconnaissent que les avantages liés à l'IA l'emportent sur les risques en matière de cybersécurité. Alors que les mesures de sécurité traditionnelles peinent à faire face aux méthodes sophistiquées de cyber-attaque basées sur l'IA (par exemple, les ransomwares intelligents et l'hameçonnage intelligent), les organisations considèrent de plus en plus l'IA comme un outil crucial pour survivre aux cyber-attaques d'aujourd'hui.

Réduction du temps de détection et d'atténuation

Les systèmes alimentés par l'IA, qui s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond, peuvent analyser un grand nombre de données en temps réel, en identifiant les anomalies et les menaces potentielles avant qu'elles ne se transforment en violations de données et en incidents de sécurité plus importants. Cette approche proactive permet aux organisations d'automatiser la détection des menaces, de réduire les faux positifs et d'améliorer les délais de réponse aux incidents. En retour, cela permet aux équipes de sécurité de renforcer considérablement la cyber posture de leur entreprise et de réduire le rayon d'impact des compromissions de sécurité.

Sécurité adaptative alimentée par l'IA

Comme nous l'avons vu, les méthodes de cyberattaque basées sur l'IA intègrent déjà l'intelligence artificielle qui permet aux cybercriminels d'affiner en permanence leurs méthodes d'attaque, rendant les stratégies de défense statiques inefficaces. C'est pourquoi les fournisseurs de solutions de sécurité intègrent désormais l'IA dans leurs plateformes et utilisent la ML pour développer des solutions de sécurité adaptatives qui évoluent en fonction des menaces émergentes. Les outils de sécurité intelligents peuvent se nourrir des schémas d'attaque passés et prédire les menaces futures, ce qui permet aux organisations d'appliquer des mesures préventives.

Comment les cybercriminels se servent de l'IA

Les cybercriminels intègrent l'IA dans leurs stratégies d'attaque, l'utilisant pour améliorer l'efficacité des campagnes d'hameçonnage, le développement de logiciels malveillants et d'autres activités malveillantes. Parmi les premières applications de l'IA dans la cybercriminalité, on peut citer son rôle dans la compromission de la sécurité et de l'authentification des mots de passe, ce qui rend les attaques plus sophistiquées et plus difficiles à détecter.

Compromission des informations d'identification

L'IA malveillante est largement utilisée pour le vol d'informations d'identification et l'exploitation de mots de passe. Les outils alimentés par l'IA permettent aux attaquants d'automatiser les attaques par force brute, qui consistent à tester des millions de combinaisons de mots de passe en peu de temps à l'aide d'algorithmes avancés et de méthodes de ML. Contrairement aux méthodes de force brute traditionnelles qui dépendent du volume, les attaques pilotées par l'IA utilisent des modèles ML pour deviner les mots de passe probables d'après le comportement de l'utilisateur, les schémas de fuite d'informations d'identification et l'analyse linguistique.

Il est ainsi plus facile pour les attaquants de casser les mots de passe, en particulier les mots de passe faibles ou couramment utilisés, avec une précision et une rapidité accrues. L'IA permet également d'optimiser les campagnes d'hameçonnage en générant de fausses pages de connexion, de faux e-mails et de faux messages très convaincants, qui incitent les utilisateurs à divulguer volontairement leurs informations d'identification.

Contourner l'authentification multifactorielle et biométrique

Les cyberattaquants utilisent l'IA pour contourner l'authentification multifactorielle (MFA) et renforcer les attaques par « credential stuffing ». Par exemple, l'IA peut analyser les combinaisons de noms d'utilisateur et de mots de passe volés et déterminer lesquelles sont les plus susceptibles d'être réutilisées sur différentes plateformes, augmentant ainsi le taux de réussite des attaques par « credential stuffing ».

Le coût des deepfakes a considérablement baissé ces dernières années, ce qui donne aux cybercriminels la possibilité d'usurper à moindre coût l'identité d'une personne dans les systèmes d'authentification vocale ou vidéo, affaiblissant ainsi les mesures de sécurité biométriques. Les attaquants déploient également des robots améliorés par l'IA qui imitent le comportement humain pour échapper aux filtres de sécurité, ce qui leur sert à automatiser les tentatives de connexion sans éveiller les soupçons.

L'IA au service de la cyberdéfense

L'IA contribue à renforcer la sécurité des informations d'identification et des mots de passe dans plusieurs domaines clés, notamment la sécurité adaptative, la gestion des mots de passe, la sécurité de l'authentification et la détection des attaques par « credential stuffing ».

Systèmes d'authentification adaptatifs

L'IA excelle dans la détection de schémas, ce qui en fait un outil puissant pour les systèmes d'authentification adaptatifs. Ces systèmes analysent le comportement des utilisateurs, les habitudes de connexion et les caractéristiques des appareils afin d'identifier les anomalies indiquant un accès non autorisé. Lorsqu'une tentative de connexion inhabituelle a lieu (par exemple, un accès à partir d'un lieu inconnu ou d'un appareil non reconnu), l'IA peut automatiquement appliquer des mesures de sécurité supplémentaires, telles que la MFA ou des restrictions d'accès temporaires, afin de prévenir les violations potentielles.

Renforcer la gestion des mots de passe

Les outils de gestion des mots de passe alimentés par l'IA aident à mettre en oeuvre des politiques de mot de passe plus strictes en analysant la force des mots de passe et en empêchant automatiquement l'utilisation d'informations d'identification compromises. Ces outils peuvent s'intégrer à des bases de données d'informations d'identification compromises pour informer les utilisateurs et les équipes informatiques de l'exposition d'un mot de passe lors d'une violation de données, ce qui les incite à procéder à des changements immédiats.

Accroître la sécurité de l'authentification

La biométrie comportementale utilise des modèles ML pour analyser la façon dont les utilisateurs interagissent avec leurs appareils (vitesse de frappe, mouvements de la souris et gestes sur l'écran tactile) afin de vérifier leur identité. L'IA apprend en permanence de ces modèles comportementaux et peut signaler les anomalies qui suggèrent des tentatives d'accès non autorisées. Contrairement aux mots de passe statiques, qui peuvent être volés ou devinés, les données biométriques comportementales sont très spécifiques à chaque utilisateur et peuvent être utilisées pour accroître en permanence la sécurité de l'authentification.

Se défendre contre le « credential stuffing »

Le credential stuffing est une attaque par force brute au cours de laquelle des acteurs malveillants utilisent des listes d'identifiants d'utilisateurs compromis pour s'introduire dans un système. L'IA permet de lutter contre le credential stuffing en analysant le comportement des utilisateurs, en détectant les anomalies et en bloquant les attaques automatisées menées par des bots. En surveillant les tentatives de connexion en temps réel et en identifiant les activités suspectes en fonction de divers facteurs (par exemple, la localisation, l'empreinte digitale de l'appareil, les échecs de connexion), les solutions de sécurité alimentées par l'IA peuvent filtrer le trafic malveillant et, lorsqu'elles sont intégrées à des systèmes permettant d'identifier automatiquement les informations d'identification compromises, atténuer les attaques par credential stuffing.

L'IA est désormais utilisée pour compromettre et protéger les mots de passe. Les cyberdéfenseurs doivent donc supposer que leurs adversaires sont bien équipés et renforcer leurs défenses avec des mesures de sécurité basées sur l'IA. Pour sauvegarder les mots de passe existants, les entreprises doivent s'assurer de leur protection contre les menaces traditionnelles et celles alimentées par l'IA.

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